Secure Decentralized Online Gaming with Lending Functionalities
我们提出了一个分散的在线游戏平台，作为以太坊区块链上的分散应用程序（DApp）实现。该游戏平台支持安全游戏，其中玩家的账户余额和赌注由智能合约保护。此外，游戏规则的公平执行以及玩家和游戏平台的奖金存入他们的账户是由智能合约保证的。游戏平台提出了允许玩家从游戏平台安全地借入代币以便参与游戏的借贷功能。
2022-05-04 cs.CR cs.GT
Decentralized Vulnerability Disclosure via Permissioned Blockchain: A Secure, Transparent Alternative to Centralized CVE Management
本文提出一种基于许可链的去中心化CVE发布系统，仅授权认证CNA提交并利用智能合约支持受限披露与去中心化治理，通过Hyperledger Fabric原型验证了其在透明度、信任与可审计性上优于现有中心化模式。
2025-05-01 cs.CR
FL-DECO-BC: A Privacy-Preserving, Provably Secure, and Provenance-Preserving Federated Learning Framework with Decentralized Oracles on Blockchain for VANETs
本文提出FL-DECO-BC框架，结合区块链去中心化预言机与联邦学习，为VANETs提供隐私保护、可证明安全和数据来源可追溯的分布式机器学习方案。
2024-07-30 cs.CR
Secure Linear Aggregation Using Decentralized Threshold Additive Homomorphic Encryption For Federated Learning
安全线性聚合是在隐私保护的前提下，对不同用户的隐私输入进行线性聚合。联邦学习（FL）环境中的服务器可以通过安全的线性聚合来完成对用户私有输入的任意线性计算。目前，基于伪随机数发生器和一次性填充技术，可以有效地计算FL中用户输入的和，但不能很好地支持用户输入的线性计算。基于分散式门限同态加密（DTAHE）方案，提出了一种安全的线性聚合协议，该协议允许服务器将用户输入与任意系数相乘并求和，从而在用户输入的基础上建立全连接层或卷积层.该协议采用Bonawitz等人的框架为用户退出提供容错，并利用区块链智能合约鼓励服务器诚实。文中给出了该协议的安全模型、安全证明和一个具体的基于格的DTAHE方案。它评估了已知的DTAHE施工方法的通信和计算成本。评价表明，基于椭圆曲线的DTAHE是友好的用户和基于格的版本导致在服务器上的计算量轻。
2021-11-21 cs.CR
Scalable and Communication-efficient Decentralized Federated Edge Learning with Multi-blockchain Framework
新兴的联邦边缘学习（Federated Edge Learning，FEL）技术在保证机器学习性能的同时，也解决了数据隐私带来的“数据孤岛”问题，引起了广泛关注。然而，大规模自由电子激光仍然面临着以下关键挑战：（1）缺乏一个安全和通信效率高的模型训练计划的自由电子激光;（2）没有可扩展的和灵活的框架，更新本地模型和全球模型共享（交易）管理。为了弥合差距，我们首先提出了一个区块链授权的安全FEL系统，该系统具有由主链和子链组成的分层区块链框架。该框架可以通过单独管理本地模型更新或模型共享记录来实现性能隔离，从而实现可扩展和灵活的分散式FEL。然后设计了一个一致性证明方案，以去除低质量的模型更新，并以分散和安全的方式管理合格的模型更新，从而实现安全的FEL。为了提高区块链授权的FEL的通信效率，梯度压缩方案被设计成生成稀疏但重要的梯度，以在不影响准确性的情况下减少通信开销，并且还进一步加强训练数据的隐私保护。安全性分析和数值结果表明，所提出的方案可以实现安全的，可扩展的，和通信效率的分散FEL。
2020-08-10 cs.CR
Secure and Trustful Cross-domain Communication with Decentralized Identifiers in 5G and Beyond
针对5G及未来移动网络跨域网元安全可信通信需求，提出基于W3C认可的DID的通信方案，通过集成新型代理与应用层协议实现安全保障，对比验证了新版协议的兼容性优势及相较TCP/TLS的安全收益与性能差距。
2025-09-06 cs.CR
Tokenized Data Markets
我们通过引入标记化数据结构的数学构造来形式化去中心化数据市场的构造，标记化数据结构是一种新形式的激励数据结构。这些结构既专门化又扩展了过去在令牌管理注册表和分布式数据结构方面的工作。它们提供了一个统一的模型，用于推理由多个具有不同激励的代理组装的复杂数据结构。我们介绍了一些标记化的数据结构的例子，并介绍了一个简单的数学框架来分析它们的属性。我们展示了如何使用标记化数据结构来实例化一个去中心化的标记化数据市场，并通过讨论这种去中心化市场如何证明对机器学习和AI的进一步发展是富有成效的来结束。
2018-05-31 cs.CR
Practical Decentralized Attribute-Based Delegation using Secure Name Systems
现代互联网中的身份和信任集中在由主要科技公司组成的身份服务提供商的寡头垄断中。集中信任的问题在最近发现的大规模监视和审查计划以及通过黑客事件泄露的信息中变得显而易见。分散信任的一种方法是通过基于属性的委托（ABD）进行分布式的基于属性的访问控制。基于属性的委托允许在做出授权决策时使用大量的跨域属性颁发者。属性不仅被发布给身份，还可以被委托给系统中不同实体发布的其他属性。由此产生的信任链然后可以由给定适当属性存储和解析系统的任何实体解析。虽然目前的建议往往失败的实用性，我们展示了如何基于属性的委托可以实现的安全GNU名称系统（GNS）的顶部，以解决在现实世界中的授权问题。
2018-05-16 cs.CR
Secure Exchange of Digital Goods in a Decentralized Data Marketplace
我们正在解决仅使用加密协议和公共区块链来保证诚实交易的真实私人信息交易问题。在这个项目中，我们考虑三种类型的代理-买家，卖家和公证人-在一个分散的隐私保护数据市场（dPDM），如Wibson数据市场进行交互。该框架为个人提供了基础设施和经济激励，以在保护个人隐私的同时安全地出售个人信息。在这里，我们提供了一个有效的加密原语的数据在dPDM中的安全交换，这发生在一个原子操作，其中数据买方获得访问数据和数据卖方同时获得报酬。
2019-07-29 cs.CR cs.CY
Privacy-Preserving Decentralized Exchange Marketplaces
最近有人提出利用区块链的去中心化交易市场，为交易者提供开放和平等的机会，提高透明度，降低中心化交易所的系统性风险。然而，它们损害了交易者在资产所有权、账户余额、订单细节和身份方面的隐私。在本文中，我们介绍了Rialto，这是一个完全去中心化的隐私保护交易市场，支持匹配交易订单，链上结算和市场价格发现。Rialto提供了订单费率和账户余额的保密性，以及交易者与其交易订单之间的不可链接性，同时保留了传统市场的理想属性，如前期弹性和市场公平性。我们定义了正式的安全概念，并提出了市场的安全分析。我们对我们的解决方案进行了详细的评估，证明它具有良好的可扩展性，适用于现代交易所市场中交易的大量商品和金融工具。
2021-12-20 cs.CR cs.DC
DeTrust-FL: Privacy-Preserving Federated Learning in Decentralized Trust Setting
联邦学习已经成为一种隐私保护的机器学习方法，其中多方可以训练单个模型，而无需共享其原始训练数据。联邦学习通常需要利用多方计算技术，通过确保不受信任或好奇的聚合器无法从参与训练过程的各方获得孤立的回复来提供强有力的隐私保证，从而防止潜在的推理攻击。直到最近，人们还认为这些安全聚合技术中的一些足以完全防止来自好奇聚合器的推理攻击。然而，最近的研究表明，一个好奇的聚合器可以成功地发起分解攻击，以了解目标方的模型更新信息。本文介绍了DeTrust-FL，一个有效的隐私保护联邦学习框架，用于解决缺乏透明度，使隔离攻击，如解聚攻击，在安全聚合过程中，通过确保各方的模型更新包括在聚合模型中的私人和安全的方式。DeTrust-FL提出了一种分散的信任共识机制，并结合了最近提出的分散功能加密（FE）方案，其中所有各方在协作生成解密密钥片段之前就参与矩阵达成一致，从而在分散设置中获得对安全聚合过程的控制和信任。我们的实验评估表明，DeTrust-FL在训练时间方面优于最先进的基于FE的安全多方聚合解决方案，并减少了传输的数据量。与现有方法相比，这是在不创建对外部可信实体的任何信任依赖性的情况下实现的。
2022-07-15 cs.CR
Achieving Flexible and Secure Authentication with Strong Privacy in Decentralized Networks
The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）
本文提出IRAC方案，通过灵活的凭证模型和安全的去中心化撤销机制，解决去中心化网络中身份认证的隐私和安全性问题。
2025-12-23 cs.CR
BlockMarkchain: A Secure Decentralized Data Market with a Constant Load on the Blockchain
在本文中，我们开发了BlockMarkchain，作为一个安全的数据市场，个人数据卖家可以在安全的环境中与买家交换经过认证的数据，各方之间没有任何相互信任，也不信任第三方作为中介。为了开发这个平台，我们依赖于部署在安全的公共区块链上的智能合约。这里的主要挑战是验证数据的有效性并防止各方的恶意行为，同时保护数据的隐私并考虑到区块链上可用的有限计算和存储资源。在BlockMarkchain中，买方可以选择质疑卖方的诚实性，并证明智能合约的数据无效。智能合约评估买家的索赔，并通过没收他/她的存款来惩罚不诚实的一方。BlockMarkchain具有几个显著的特征，包括（i）经过认证的数据从未在公共区块链上披露，（ii）区块链上发布的数据大小，区块链上的计算负载以及与区块链通信的成本是恒定的且可以忽略不计，以及（iii）各方验证的计算成本并不昂贵。
2020-03-25 cs.CR
chainScale: Secure Functionality-oriented Scalability for Decentralized Resource Markets
University of Connecticut（康涅狄格大学）
chainScale提出安全混合侧链-分片方案，通过功能导向工作负载拆分提升去中心化资源市场吞吐量，较单侧链方案吞吐量提升4倍、延迟降低5倍。
2025-09-24 cs.CR
Toward a Secure and Decentralized Blockchain-based Ride-Hailing Platform for Autonomous Vehicles
网约车和拼车应用程序最近越来越受欢迎，成为传统出行方式的便捷替代品。目前对自动驾驶汽车的研究正在迅速加速，很快将成为乘车平台架构的关键组成部分。由于传统网约车架构的集中性，实现自动驾驶汽车网约车平台是一项艰巨的挑战。在传统的叫车环境中，驾驶员操作自己的个人车辆，因此集中式叫车平台的成功需要一个自动驾驶车队。网约车平台的分散化将消除通往自动驾驶汽车网约车平台的道路障碍，允许自动驾驶汽车的车主在不使用时将其车辆添加到社区驾驶车队中。区块链技术由于其不变性和容错性而成为这种去中心化架构的一个有吸引力的选择。本文提出了一个框架，用于开发在Hyperledger Fabric区块链平台上实现的去中心化叫车架构。使用静态分析工具和执行重网络负载下的性能分析的实现进行评估。
2019-10-05 cs.CR
PakeMail: authentication and key management in decentralized secure email and messaging via PAKE
我们建议使用PAKE在分散的端到端加密电子邮件和安全消息传递的背景下实现和增强实体认证（EA）和密钥管理（KM），即，其中既不使用公钥基础设施也不使用可信第三方。这种方法不仅通过要求用户仅共享低熵秘密（例如，这是一个令人难忘的词，但它也允许我们建立一个高熵的秘密密钥;该密钥可以实现一系列加密增强和安全属性，这是使用带外（OOB）身份验证难以实现的。我们首先研究了基于语音的OOB身份验证中的一些漏洞，特别是针对懒惰用户的组合攻击，我们在安全电子邮件解决方案的背景下进行分析。然后，我们提出了解决公钥认证的问题，解决“安全平等测试”使用PAKE，并讨论了各种协议和它们的属性。这种方法可以自动执行重要的知识管理任务（例如密钥更新和未来的密钥对身份验证），减少人为错误的影响，并适合电子邮件和现代消息传递的异步性质。它还提供了加密增强功能，包括多设备同步和安全秘密存储/检索，并为前向保密，可否认性和后量子安全铺平了道路。我们还讨论了使用可审计的PAKEs来减轻认证协议中的一类在线猜测和中止攻击。为了证明我们的建议的可行性，我们提出了PakeMail，实现的核心思想，并讨论了一些加密的细节，实现的功能和效率方面。最后，我们提出了一些设计和安全方面的考虑，以及未来的工作方向。
2021-07-13 cs.CR
FileDES: A Secure Scalable and Succinct Decentralized Encrypted Storage Network
针对去中心化存储网络在数据隐私和证明系统效率上的挑战，提出FileDES，通过隐私保护、可扩展的加密存储证明和基于rollup的批量验证，在效率、成本和可扩展性上优于现有方案。
2024-03-22 cs.CR
Quantum-Resilient Secure Protocol for Decentralized Edge-IoT Peer-to-Peer Energy Trading Systems
Central Queensland University（中昆士兰大学）；Royal Melbourne Institute of Technology University（皇家墨尔本理工大学）
针对量子计算对边缘物联网P2P能源交易的安全威胁，提出结合CRYSTALS-Kyber与Hedera Hashgraph的抗量子会话密钥协议，性能与安全性优于现有方案，助力去中心化能源市场发展。
2026-10-14 cs.CR
DeFeed: Secure Decentralized Cross-Contract Data Feed in Web 3.0 for Connected Autonomous Vehicles
针对Web 3.0下网联自动驾驶车辆智能合约跨合约通信难的问题，提出含gas优化等功能的DeFeed安全协议，经以太坊测试网验证可提升交互效率、降低成本。
2025-05-19 cs.CR
A decentralized approach towards secure firmware updates and testing over commercial IoT Devices
互联网技术已经在计算和数据科学领域实现了范式转变，其中一个定义变革的范式就是物联网或物联网。如今，成千上万的家用电器使用集成的智能设备，这些设备允许远程监控和控制，也允许密集的计算工作，例如高端的AI集成智能安全系统，为用户提供持续的警报。这些物联网设备的更新过程通常缺乏检查集中式服务器的安全性的能力，这些服务器可能会受到损害并托管恶意固件文件，因为假定服务器在部署期间是安全的。这个问题的解决方案可以使用分散的数据库来保存哈希和固件。本文讨论了用于托管商业物联网产品固件的不安全服务器的可能影响，旨在提供一种基于区块链的分散式解决方案，以托管具有不变性的固件文件，并控制对固件上传功能的访问，以阻止未经授权的使用。本文揭示了可能的硬件实现和使用加密安全组件在这样的安全架构模型。
2020-11-24 cs.CR cs.DB
PADER: Paillier-based Secure Decentralized Social Recommendation
Zhejiang University（浙江大学）
PADER是一种基于Paillier加密的去中心化社交推荐系统，通过安全多项式计算和优化的数据打包方案，实现隐私保护下的高效推荐
2026-01-15 cs.AI cs.CR
DEXO: A Secure and Fair Exchange Mechanism for Decentralized IoT Data Markets
University of Kentucky（肯塔基大学）；Purdue University（普渡大学）
DEXO提出了一种去中心化的数据交换机制，通过硬件-密码学协同设计，实现数据保密性、来源可验证性和交易公平性，提升区块链效率。
2025-11-23 cs.CR
Droplet: Decentralized Authorization and Access Control for Encrypted Data Streams
本文介绍了Droplet，一个分散的数据访问控制服务。Droplet使数据所有者能够安全地、有选择地共享他们的加密数据，同时在未经授权的各方和受损的数据服务器存在的情况下保证数据的机密性。Droplet的贡献在于结合了两个关键思想：（i）加密数据流的加密强制访问控制结构，使用户能够定义细粒度的特定于流的访问策略，以及（ii）为用户定义的访问策略提供服务的分散授权服务。在本文中，我们介绍了Droplet的设计，Droplet的参考实现，以及使用Droplet部署的三个案例研究应用程序的实验结果：Fitbit活动跟踪器，Ava健康跟踪器和ECOviz智能仪表板，展示了Droplet在物联网流安全共享方面的适用性。
2021-01-21 cs.CR
Towards a Zero Trust Decentralized Identity Management System for Secure Autonomous Vehicles
University of Arizona（亚利桑那大学）
本文提出D-IM框架，通过去中心化身份管理和区块链技术，解决自动驾驶车辆在V2X通信中的安全问题，实现零信任原则下的身份验证与安全保障。
2025-12-24 cs.CR
Secure and Private Vickrey Auction Protocols: A Secure Multiparty Computation Approach
针对去中心化场景下维克里拍卖的信息保密与正确性保障需求，提出基于安全多方计算（SMPC）的私密拍卖协议，实现无额外信息泄露的价格计算，具备抗共谋、结果可公开验证特性，明确了两阶段计算复杂度。
2023-04-28 cs.CR
SPDL: Blockchain-secured and Privacy-preserving Decentralized Learning
分散式学习涉及在远程移动设备、边缘服务器或云服务器上训练机器学习模型，同时保持数据本地化。尽管许多研究已经表明了保护隐私、提高训练性能或引入拜占庭弹性的可行性，但没有一个研究同时考虑了所有这些因素。因此，我们面临以下问题：\textit{how can we efficiently coordinate the decentralized learning process while simultaneously maintaining learning security and data privacy?}为了解决这个问题，在本文中，我们提出了SPDL，一个区块链安全和隐私保护的分散学习方案。SPDL将区块链、拜占庭容错（BFT）共识、BFT约束聚合规则（GAR）和差分隐私无缝集成到一个系统中，确保高效的机器学习，同时保持数据隐私、拜占庭容错、透明度和可追溯性。为了验证我们的计划，我们提供了严格的分析收敛性和遗憾的存在拜占庭节点。我们还建立了一个SPDL原型，并进行了广泛的实验，以证明SPDL是有效的，高效的强大的安全性和隐私保证。
2022-01-06 cs.CR cs.DC
WibsonTree: Efficiently Preserving Seller's Privacy in a Decentralized Data Marketplace
我们提出了一个加密原语称为WibsonTree，旨在保护用户的隐私，允许他们展示自己的个人属性上的谓词，而不透露这些属性的值。我们假设有三种类型的代理-买家，卖家和公证人-他们在分散的隐私保护数据市场（dPDM）中进行交互，如Wibson市场。我们介绍的WibsonTree协议作为一个有效的加密原语，使交换的私人信息，同时保护卖方的隐私。使用我们的原语，数据卖方可以有效地证明他/她属于买方数据请求的目标受众，而无需透露任何额外的信息。
2020-02-10 cs.CR cs.CY
NeuCoin: the First Secure, Cost-efficient and Decentralized Cryptocurrency
NeuCoin是一种去中心化的点对点加密货币，源自Sunny King的Peercoin，而Peercoin本身则源自Satoshi Nakamoto的比特币。与Peercoin一样，权益证明取代了工作量证明作为NeuCoin的安全模型，有效地取代了比特币矿工的运营成本（电力，计算机）与持有货币的资本成本。权益证明还避免了工作量证明固有的集中化趋势，这是由于矿工之间基于最低成本电力和哈希功率的Coinbase奖励竞争造成的。NeuCoin以多种方式提高了相对于Peercoin和其他现有的权益证明货币的安全性，包括：（1）通过大幅提高采矿奖励和降低最低权益年龄来激励节点随着时间的推移不断投入硬币;（2）在采矿公式中放弃使用硬币年龄;（3）使每个权益的权益修改器参数随着时间的推移而变化;以及（4）利用惩罚试图在具有重复赌注的多个分支上挖掘的节点的客户端。本文演示了NeuCoin的权益证明实现如何解决所有常见的对通用权益证明系统的“无利害关系”异议。它还审查了工作量证明设计的许多缺陷，以强调解决这些缺陷的替代加密货币的潜力。
2015-03-26 cs.CR
Drynx: Decentralized, Secure, Verifiable System for Statistical Queries and Machine Learning on Distributed Datasets
数据共享在大数据分析、经济学和医学研究等许多领域已经变得至关重要，但在数据敏感时仍然难以实现。事实上，分享个人信息需要个人无条件同意，或者出于隐私和安全原因而被禁止。在本文中，我们提出了Drynx，这是一个分布式系统，用于分布式数据集的隐私意识统计分析。Drynx依赖于一组计算节点来计算统计数据，如标准差或极值，以及在敏感和分布式数据上训练和评估机器学习模型。为了确保数据的机密性和数据提供者的隐私，Drynx结合了交互式协议、同态加密、正确性的零知识证明和差分隐私。它实现了对输入数据和所有系统计算的有效和分散的验证，从而在强对抗模型中提供了可验证性，其中没有实体必须单独信任。Drynx是高度模块化、动态和可并行化的。我们的评估表明，它可以在不到2秒的时间内对分布在12个数据提供者中的数据集（12个特征和600，000条记录）进行逻辑回归模型的训练。计算分布在6个计算节点上，Drynx可以在不到22秒的时间内验证查询执行的正确性。
2020-02-27 cs.CR
Wibson: A Decentralized Data Marketplace
我们的目标是让Wibson成为一个基于区块链的去中心化数据市场，为个人提供一种在可信环境中安全和匿名出售信息的方式。Wibson代币和区块链智能合约的结合，希望允许数据卖家和数据买家直接进行交易，同时为个人提供保持匿名的能力。Wibson希望其数据市场将为个人提供基础设施和经济激励，以安全地出售个人信息，而不牺牲个人隐私。数据购买者从自愿和积极参与的个人那里接收信息，并了解个人信息应该是准确和最新的。
2018-12-24 cs.CR cs.CY
Decentralized Multimedia Data Sharing in IoV: A Learning-based Equilibrium of Supply and Demand
本文针对车联网去中心化数据共享中因用户只消费不贡献导致的信息不完整和传输延迟问题，提出基于多智能体深度强化学习的激励机制，结合KP-ABE与NDN保障安全，通过连续双向拍卖学习供需均衡，实验显示均衡确定性能提升10%、传输延迟降低20%。
2024-03-29 cs.CR
Private Map-Secure Reduce: Infrastructure for Efficient AI Data Markets
OpenMined Foundation（OpenMined基金会）；Reyvism Analytics（Reyvism分析）；New York University（纽约大学）
本文提出Private Map-Secure Reduce (PMSR)网络原生范式，通过密码学强制执行的市场将MapReduce扩展至去中心化环境，使计算移动到数据端，为下一代AI数据市场建立可扩展、公平且隐私有保障的基础设施。
2025-11-03 cs.CR
SoK: Market Microstructure for Decentralized Prediction Markets (DePMs)
Concordia University（康考迪亚大学）
本文通过回顾去中心化预测市场（DePMs）的历史和设计，分析了其模块化工作流程及各模块的设计变体，探讨了去中心化、表达性和抗操纵之间的权衡，并指出了研究中的开放问题。
2026-07-10 cs.CE cs.CR q-fin.TR
Haina Storage: A Decentralized Secure Storage Framework Based on Improved Blockchain Structure
本文提出Haina Storage去中心化安全存储框架，通过双向循环链式结构、资源证明决策模型、链结构动态锁定机制和双向数据访问机制，解决现有方案存储容量低和效率低的问题。
2024-04-02 cs.CR cs.DC
Secure Friend Discovery via Privacy-Preserving and Decentralized Community Detection
社交网络上的安全朋友发现问题已经被提出并研究了很久。要求是一对节点可以在向另一方暴露最少信息的情况下做出友好决策。在本文中，我们提出使用社区发现来解决安全的朋友发现问题。我们制定了第一个隐私保护和分散的社区发现问题作为一个多目标优化。我们设计了第一个协议来解决这个问题，它将社区发现转换为一系列使用截断随机游走（TRW）的私有集相交（PSI）实例。初步的理论结果表明，我们的协议可以发现社区以压倒性的概率和保护隐私。我们还讨论了未来的工作，潜在的扩展和变化。
2014-05-20 cs.CR cs.SI stat.ML
DEFenD: A Secure and Privacy-Preserving Decentralized System for Freight Declaration
每天有数百万个装满货物的集装箱在世界各地移动。在此类集装箱进入贸易集团之前，货物目的地国的海关机构必须确保其中没有非法或贴错标签的货物。由于集装箱数量大，海关机构通过风险分析程序挑选集装箱进行审计。海关机构利用来自中央系统的数据进行风险分析，该系统可能容易受到操纵和渎职行为的影响。因此，我们提出了一个替代方案：DEFenD，一个分散的系统，以安全和隐私保护的方式存储有关货物和集装箱的数据。在我们的系统中，经济运营商向网络提出关于他们放入集装箱或从集装箱中取出的货物的声明，并对这些声明进行加密，以便只能由目的地国家的海关机构读取。经济运营商还对与他们互动的集装箱提出未加密的索赔。未加密的索赔可以通过整个海关机构网络进行验证。我们的主要贡献是一个数据分区方案和几个协议，使这样的系统能够利用区块链及其强大的验证原理，同时还保护了相关经济运营商的隐私。使用我们的协议，海关机构可以改善其风险分析，经济运营商可以通过海关更少的延迟。我们还提供了一个使用Hyperledger Fabric构建的参考实现，并分析了我们的实现在多大程度上满足了隐私保护、安全性、可扩展性和去中心化方面的要求。
2018-03-25 cs.CR
SPENDER: A Platform for Secure and Privacy-Preserving Decentralized P2P E-Commerce
区块链技术使加密货币的交易安全，不受信任和隐私保护。然而，现有的基于区块链的交易平台仅支持使用数字资产交易加密货币（例如，NFT）。尽管一些支付服务提供商已经开始接受加密货币作为有形商品的支付方式（例如，Visa、PayPal），客户仍然需要信任并将他们的私人信息交给集中式电子商业平台（例如，Amazon、eBay）。为了实现加密货币和真实商品之间的无信任和隐私保护交易，我们提出了SPENDER，这是一个基于智能合约的安全和隐私保护分散式P2P电子商业平台。我们平台的设计实现了各种优势功能，并带来了无限的未来潜力。此外，我们的平台为在区块链上设计真实世界的Web3基础设施提供了一个完整的范例，这扩大了应用范围，并利用了加密货币的内在价值。该平台已经在Terra生态系统上构建和测试，我们计划稍后开源代码。
2022-06-15 cs.CR cs.ET
Golden Grain: Building a Secure and Decentralized Model Marketplace for MLaaS
ML-as-a-service（MLaaS）变得越来越流行，并彻底改变了人们的生活。然而，MLaaS的一个自然要求是提供高度准确的预测服务。为了实现这一目标，当前的MLaaS系统在其服务中集成和组合了多个经过良好训练的模型。然而，在现实中，由于缺乏激励措施，MLaaS提供商，特别是初创公司，没有简单的方法从个人开发人员那里收集足够训练有素的模型。在本文中，我们的目标是通过建立一个名为Golden Grain的模型市场来填补这一空白，以促进模型共享，从而在个人开发人员和MLaaS提供商之间执行公平的模型货币交换过程。具体来说，我们将交换过程部署在区块链上，并进一步引入区块链授权的模型基准测试过程，用于根据真实性能透明地确定模型价格，以激励训练有素的模型的忠实贡献。特别是，为了减轻模型基准测试的区块链开销，我们的市场仔细地卸载了繁重的计算，并基于可信执行环境（TEE）设计了一个安全的链下链上交互协议，以确保基准测试的完整性和真实性。我们在以太坊区块链上实现了我们的Golden Grain原型，并使用标准基准数据集进行了广泛的实验，以证明我们设计的实际可负担的性能。
2021-05-03 cs.CR
Quarks: A Secure and Decentralized Blockchain-Based Messaging Network
本文提出基于区块链的去中心化安全消息系统 Quarks，通过消除集中式控制并利用分布式账本技术，在概念验证与负载测试中实现了传统集中式消息系统所具备的安全属性。
2023-08-05 cs.CR
Hybrid Blockchain-Enabled Secure Microservices Fabric for Decentralized Multi-Domain Avionics Systems
人工智能（AI）和机器学习（ML）、动态数据驱动应用系统（DDDAS）以及分层云-雾-边缘计算范式的进步为增强多域系统性能提供了机会。作为代表多域场景的一个示例，“凭感觉飞行”系统利用DDDAS框架来支持自主操作并提高机动性、安全性和燃料效率。DDDAS“凭感觉飞行”航空电子系统可以增强多域协调以支持域特定操作。然而，传统的使能技术依赖于集中的方式来进行数据聚合、共享和安全策略执行，并且它引发了与性能、数据出处和一致性瓶颈相关的关键问题。受容器化微服务和区块链技术的启发，本文介绍了BLEM，一种混合Blockchain-Enabled安全微服务结构，以支持航空电子系统的分散，安全和高效的数据融合和多域操作。利用微服务架构的细粒度和松耦合特性，多域操作和安全功能被解耦为多个容器化微服务。提出了一种基于两级委员会共识协议的混合区块链结构，以实现分散的安全架构，并支持现有多域航空电子系统中数据来源的不变性，可追溯性和可追溯性。我们的评估结果表明，所提出的BLEM机制的可行性，以支持分散的安全服务，并保证跨域边界的数据出处的不变性，可追溯性和可追溯性。
2020-04-16 cs.CR cs.DC
SePEnTra: A secure and privacy-preserving energy trading mechanisms in transactive energy market
本文提出SePEnTra模型，利用加法秘密共享和Pedersen承诺，在交易能源市场中实现安全隐私的能源数据共享与恶意活动检测，同时保持低计算复杂度和通信开销。
2023-04-12 cs.CR
Fair Marketplace for Secure Outsourced Computations
云计算范例为客户端提供对计算资源的共享池的无处不在的按需访问，从而使客户端能够以最小的管理工作来提供可扩展的服务。然而，这样的资源池通常由单个服务提供商拥有和控制，使其成为单点故障。本文介绍了Kosto -一个框架，提供了一个公平的市场，安全的外包计算，其中的计算资源池聚合资源提供了一个大的独立计算节点的队列。Kosto使用可信硬件的安全区执行（尤其是英特尔SGX）保护客户输入的机密性以及外包计算及其结果的完整性。此外，Kosto保证客户为执行外包计算而支付的费用与计算节点为客户请求提供服务的工作之间的公平交换。对Kosto原型实现的实证评估表明，对于计算密集型操作，安全区执行产生的性能开销小至3%，对于IO密集型操作，性能开销为1.5倍。
2018-08-29 cs.CR
Instantaneous Decentralized Poker
我们提出了有效的协议摊销安全多方计算的罚款和安全的现金分配，其中扑克是一个很好的例子。我们的协议有一个初始阶段，各方与加密货币网络进行交互，然后使他们能够在玩许多扑克游戏的过程中进行交互，其中金钱易手。我们的协议的高效率是通过利用有状态合约的力量来实现的。与比特币脚本有限的表达能力相比，有状态合约使标准安全计算和加密货币之间的交互形式更加丰富。我们正式的有状态的合同模型和我们的协议实现的安全概念，并提供使用模拟范例的证明。此外，我们为我们的协议所基于的有状态合约提供了以太坊/Solidity中的参考实现。我们还将我们的链下现金分配协议应用于有状态双工小额支付通道的特殊情况，这是独立的利益。与基于比特币的支付渠道相比，我们的双工通道实现更高效，并且具有额外的功能。
2017-02-11 cs.CR
NuCypher KMS: Decentralized key management system
NuCypher KMS是一个去中心化的密钥管理系统（KMS），它解决了使用共识网络安全存储和操作私有加密数据的局限性。它提供加密和加密访问控制，由分散的网络执行，利用代理重新加密。与集中式KMS即服务解决方案不同，它不需要信任服务提供商。NuCypher KMS支持分散式和集中式应用程序的敏感数据共享，为从医疗保健到身份管理再到分散式内容市场的应用程序提供安全基础设施。NuCypher KMS将成为去中心化应用程序的重要组成部分，就像SSL/TLS是每个安全Web应用程序的重要组成部分一样。
2017-11-12 cs.CR cs.DC
Design of a Decentralized Fixed-Income Lending Automated Market Maker Protocol Supporting Arbitrary Maturities
Antai College of Economics；Management Shanghai Jiao Tong University Shanghai, China
本文提出了一种支持任意期限的去中心化固定收益借贷AMM协议，通过整合不同期限的固定收益工具提升资本效率和金融稳健性。
2025-12-18 cs.CR q-fin.TR
Blockchain-Based Decentralized Knowledge Marketplace Using Active Inference
SRM Institute Of Science And Technology（SRM科学技术研究所）
知识市场可以被描述为一种市场，在这种市场中，有持续的数据供应来满足对信息的需求，并负责将潜在的问题解决者与需要这些解决方案的实体进行映射。可以将其定义为价值交换系统，其中知识资产的创造和交换的动态特征是各种利益相关者之间互动的频率，性质和结果的基本驱动力。此外，为研究提供资金支持是发展一个能够长期存在的知识市场的过程中的一个重要组成部分，也是科学调查取得进展的一个重要驱动力。本文强调了与传统知识市场相关的缺陷，包括但不限于过度的融资集中，无效的信息交换，缺乏安全性，实体映射等。作者提出了一个分散的知识市场框架，包括区块链，主动推理，零知识证明，拟议的去中心化框架不仅提供了一种有效的映射机制来映射市场中的实体，而且还提供了一种更安全和可控的方式来在不同的利益相关者之间共享知识和服务。
2022-10-04 cs.AI cs.CR cs.DC
Towards Secure Decentralized Applications and Consensus Protocols in Blockchains (on Selfish Mining, Undercutting Attacks, DAG-Based Blockchains, E-Voting, Cryptocurrency Wallets, Secure-Logging, and CBDC)
本文研究了区块链和去中心化应用的安全性问题，提出安全参考架构、共识安全、钱包安全、e-投票协议及安全日志记录改进方案，提升区块链系统的整体安全性。
2025-12-15 cs.CR cs.DC cs.GT
Secure Aggregation with Top-K Sparsification in Decentralized Federated Learning
Southwest Jiaotong University（西南交通大学）
针对去中心化联邦学习中带宽有限和节点不可靠的问题，提出一种结合Top-K梯度稀疏化的信息论安全聚合方案，通过离线阶段处理维度相关开销，使用随机掩码和排列保护梯度，在1%稀疏率下保持精度并显著降低通信成本。
2026-06-09 cs.CR cs.IT cs.LG
Bloom Filter Look-Up Tables for Private and Secure Distributed Databases in Web3 (Revised Version)
Ben-Gurion University of the Negev（内盖夫本-古里安大学）
本研究提出了一种基于BFLUT算法的去中心化数据库方案，通过安全编码和分布密钥以实现隐私保护和安全管理。
2026-02-13 cs.CR cs.DC
Towards Decentralized Complex Queries over Distributed Ledgers: a Data Marketplace Use-case
分布式账本技术（DLT）和分散式文件存储（DFS）正越来越多地用于创建通用、分散和不信任的基础设施，参与者在点对点交互中进行交互和协作。一个突出的用例是去中心化的数据市场，在那里用户同时是消费者和提供者，需要无信任的交互。然而，DLT和DFS中的数据通常是非结构化的，并且没有有效的机制来查询某种类型的数据以用于市场中的搜索。在本文中，我们建议使用分布式哈希表（DHT）作为DLT之上的一层，一旦数据被获取并存储在分类账中，这些数据可以通过多个基于关键字的查询进行搜索，这要归功于DHT提供的查找功能。DHT网络是一个超立方体覆盖结构，组织用于有效处理多个基于关键字的查询。我们提供了一个分散的数据市场和分析的基础上的模拟，证明了所提出的方法的可行性，这样的解决方案的架构。
2021-09-10 cs.CR cs.DC cs.NI
Post-Quantum Secure Decentralized Random Number Generation Protocol with Two Rounds of Communication in the Standard Model
针对现有去中心化随机数生成器缺乏后量子安全或依赖随机预言机模型的问题，本文提出基于格的 PVSS 的两轮 DRNG，可在标准模型下证明安全并容忍 t < n/2 个恶意方。
2025-05-12 cs.CR math.NT
IronForge: An Open, Secure, Fair, Decentralized Federated Learning
CSIRO Data61（联邦科学与工业研究组织数据61所）；University of Technology Sydney（悉尼科技大学）；Harbin University of Technology（哈尔滨工业大学）；Zhejiang Lab（之江实验室）
联邦学习（FL）提供了一种有效的机器学习（ML）架构，以分布式方式保护数据隐私。然而，不可避免的网络混乱、对中心协调者的过度依赖以及缺乏公开公平的激励机制等因素共同阻碍了其进一步发展。我们提出了\textsc{IronForge}，新一代的FL框架，具有一个有向无环图（DAG）为基础的数据结构，并消除了需要中央协调员，以实现完全分散的操作。\textsc{IronForge}运行在公共开放的网络中，通过实现DAG中的状态一致性来启动公平的激励机制，使系统适应训练资源分布不均匀的网络。此外，针对当前流行的激励公平性和数据隐私性FL攻击，提出了专门的防御策略，以确保\textsc{IronForge}的安全性。基于新开发的FLSim测试平台的实验结果突出了\textsc{IronForge}在性能、公平性和安全性方面优于现有的流行FL框架。据我们所知，\textsc{IronForge}是第一个安全且完全分散的FL框架，可以应用于具有真实网络和训练设置的开放网络。
2023-01-07 cs.CR cs.LG
BMS: Secure Decentralized Reconfiguration for Blockchain and BFT Systems
长寿命区块链和拜占庭容错（BFT）系统的重新配置带来了根本的安全挑战。在最先进的权益证明（PoS）区块链的情况下，权益重新配置允许所谓的远程攻击，这可能导致分叉。类似地，通常基于BFT的许可区块链系统在内部重新配置，这使得它们容易受到类似的“我仍然在这里工作”攻击。在这项工作中，我们提出了BMS（区块链/BFT会员服务），为BFT和区块链系统提供安全和动态的重新配置服务，防止远程和类似的攻击。特别是：（1）我们为许可区块链提出了一个根BMS，作为以太坊智能合约实现，并评估了它对最近提出的Mir-BFT协议的重新配置，（2）我们讨论了我们的BMS如何扩展到PoS区块链，以及它如何将PoS股权解除绑定时间从几周/几个月减少到几分钟，（3）我们讨论了BMS对分层部署以及多个根BMS的可能扩展。
2021-09-08 cs.CR cs.DC
Decentralized and Secure Generation Maintenance with Differential Privacy
分散式方法在电力系统中的数据驱动模型中越来越受欢迎，因为它们提供了显著的计算可扩展性，同时保证了公用事业利益相关者的完全数据所有权。然而，去中心化方法仍然需要在面向公众的通信信道上共享有关网络流量估计的信息，这引起了隐私问题。在本文中，我们提出了一个差分隐私驱动的方法，面向分散配方的混合整数运算和维护优化问题，保护网络流量估计。我们证明了强大的隐私保证，利用相位角和流量之间的线性关系。为了解决与混合整数和动态性质的问题相关联的挑战，我们引入了一个指数移动平均的共识机制，以提高收敛性，再加上控制图的收敛标准，以提高稳定性。IEEE 118总线的情况下，我们的实验结果表明，我们的隐私保护方法产生的解决方案质量与基准方法没有差分隐私。为了证明我们的方法的计算鲁棒性，我们使用广泛的噪声水平和操作场景进行实验。
2020-10-18 cs.CR cs.DC math.OC
